现在是一个信息爆炸的时代，面临急速增长的各式各样的信息数据，大数据技术也不断更新迭代，数据管理工具飞速发展，成都星云联动前面的文章已经介绍了决策支持系统、商业智能、数据仓库、数据中台、数据湖等概念，它们都与数据有关系，但在了解的过程中特别容易弄混淆，本文，星云联动主要介绍数据湖和数据仓库、数据中台以及大数据中心的区别，以便您能更好的理解。
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数据湖
是所有结构化和非结构化企业数据的单一存储，它承载质量有限的未精炼数据，并要求消费者处理并手动为数据增加价值，通常数据准备，报告，可视化，高级分析，数据科学和机器学习的良好基础。
数据仓库
数据仓库是来自两个或更多不同来源的集成和结构化数据的中央存储库，该系统主要用于报告和数据分析，并且被认为是商业智能的核心组件，数据仓库实现了预定义和可重复的分析模式，这些模式已分发给企业中的大量用户。
数据中台
数据中台的“中台”这个概念，是相对于前台和后台而生，是前台和后台的链接点，将业务共同的工具和技术予以沉淀。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台，在大数据生态中处于承上启下的功能，提供面向数据应用支撑的底座能力。
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数据湖和数据仓库的区别
1、在存储方面，数据湖的数据是可以呈现结构化、半结构化和非结构化的，数据湖的数据保持原有形式状态，仅在分析时进行转换。数据仓库的数据通常从事务系统重提取，数据呈结构化形式。
2、数据湖在数据抓取中捕获半结构化和非结构化数据。而数据仓库在数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理和转换，在数据抓取中捕获结构化数据并将其按模式组织。
3、数据湖适合非结构化数据的深入分析，数据仓库适用于高度结构化的月度报告等。
4、在架构中数据湖通常在存储数据之后定义架构，使用较少的初始工作并提供更大的灵活性。而数据仓库中是在存储数据之前定义架构。
数据湖和数据中台的区别
1、数据湖更强调应用，离业务更近，强调服务于前台的能力，实现逻辑、算法、标签，模型、数据资产的沉淀和复用，能更快速的进行相应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。
2、数据中台对海量的数据进行采集处理并以统一标准进行存储，形成大数据资产层，以满足前台数据分析和应用的需求。
数据湖和大数据中心的区别
数据中心现在一般都指的是概念上、逻辑上和物理上的IT基础设施，曾在商业智能系统用用里也经常出现，但现在的BI系统和数据中台逗很少用这个词了。数据中心比较具体，相比来说数据湖更加抽象。
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以上就是成都星云联动关于数据湖和数据仓库、数据中台以及大数据中心的区别的相关介绍。成都星云联动专注于工业、农业物联网，是一家高新技术软件开发公司，目前已有设备智能运维系统、智慧能源云平台、智慧农业云平台等系统，如果您有相干需求，可以点击右侧咨询按钮获取相关系统功能和具体案例噢！
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